> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > 집계 함수 전체 목록을 제공하는 집계 함수 랜딩 페이지 # 집계 함수 ClickHouse는 모든 표준 SQL 집계 함수([sum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sum), [avg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/avg), [min](/ko/reference/functions/aggregate-functions/min), [max](/ko/reference/functions/aggregate-functions/max), [count](/ko/reference/functions/aggregate-functions/count))를 지원하며, 이 외에도 다양한 집계 함수를 제공합니다. {/*AUTOGENERATED_START*/} | 페이지 | 설명 | | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | [aggThrow](/ko/reference/functions/aggregate-functions/aggThrow) | 이 함수는 예외 안전성 테스트에 사용할 수 있습니다. 지정된 확률로 생성 시 예외를 발생시킵니다. | | [analysisOfVariance](/ko/reference/functions/aggregate-functions/analysis_of_variance) | 일원 분산 분석(ANOVA test)을 위한 통계 검정을 제공합니다. 정규 분포를 따르는 여러 그룹의 관측값을 대상으로 모든 그룹의 평균이 같은지 여부를 판별하는 검정입니다. | | [any](/ko/reference/functions/aggregate-functions/any) | 컬럼에서 처음 발견된 값을 선택합니다. | | [anyHeavy](/ko/reference/functions/aggregate-functions/anyHeavy) | heavy hitters 알고리즘을 사용해 자주 나타나는 값을 선택합니다. 각 쿼리 실행 스레드에서 절반을 초과해 나타나는 값이 있으면 해당 값을 반환합니다. 일반적으로 결과는 비결정적입니다. | | [anyLast](/ko/reference/functions/aggregate-functions/anyLast) | 컬럼에서 마지막으로 발견된 값을 선택합니다. | | [approx\_top\_k](/ko/reference/functions/aggregate-functions/approxtopk) | 지정된 컬럼에서 대략적으로 가장 자주 나타나는 값과 해당 개수를 담은 배열을 반환합니다. | | [approx\_top\_sum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/approxtopsum) | 지정된 컬럼에서 대략적으로 가장 자주 나타나는 값과 해당 개수를 담은 배열을 반환합니다. | | [argAndMax](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argAndMax) | 최대 `val` 값에 대한 `arg` 및 `val` 값을 계산합니다. 최대값인 동일한 `val`을 가진 행이 여러 개 있는 경우, 연관된 `arg` 및 `val` 중 어떤 값이 반환될지는 결정되지 않습니다. | | [argAndMin](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argAndMin) | 최소 `val` 값에 대한 `arg` 및 `val` 값을 계산합니다. 최소값인 동일한 `val`을 가진 행이 여러 개 있는 경우, 연관된 `arg` 및 `val` 중 어떤 값이 반환될지는 결정되지 않습니다. | | [argMax](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argMax) | 최대 `val` 값에 대한 `arg` 값을 계산합니다. | | [argMin](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argMin) | 최소 `val` 값에 대한 `arg` 값을 계산합니다. 최대값인 동일한 `val`을 가진 행이 여러 개 있는 경우, 연관된 `arg` 중 어떤 값이 반환될지는 결정되지 않습니다. | | [avg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/avg) | 산술 평균을 계산합니다. | | [avgWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/avgWeighted) | 가중 산술 평균을 계산합니다. | | [boundingRatio](/ko/reference/functions/aggregate-functions/boundrat) | 값 그룹 전체에서 가장 왼쪽 점과 가장 오른쪽 점 사이의 기울기를 계산하는 집계 함수입니다. | | [categoricalInformationValue](/ko/reference/functions/aggregate-functions/categoricalInformationValue) | 각 범주에 대해 `(P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0)))` 값을 계산합니다. | | [contingency](/ko/reference/functions/aggregate-functions/contingency) | `contingency` 함수는 테이블의 두 컬럼 간 연관성을 측정하는 값인 분할계수를 계산합니다. 계산 방식은 `cramersV` 함수와 유사하지만 제곱근의 분모가 다릅니다. | | [corr](/ko/reference/functions/aggregate-functions/corr) | 피어슨 상관계수를 계산합니다. | | [corrMatrix](/ko/reference/functions/aggregate-functions/corrMatrix) | N개 변수에 대한 상관행렬을 계산합니다. | | [corrStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/corrStable) | 피어슨 상관계수를 계산하지만 수치적으로 안정적인 알고리즘을 사용합니다. | | [count](/ko/reference/functions/aggregate-functions/count) | 행 수 또는 NULL이 아닌 값의 개수를 셉니다. | | [covarPop](/ko/reference/functions/aggregate-functions/covarPop) | 모집단 공분산을 계산합니다. | | [covarPopMatrix](/ko/reference/functions/aggregate-functions/covarPopMatrix) | N개 변수에 대한 모집단 공분산 행렬을 반환합니다. | | [covarPopStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/covarPopStable) | 모집단 공분산 값을 계산합니다. | | [covarSamp](/ko/reference/functions/aggregate-functions/covarSamp) | `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)` 값을 계산합니다. | | [covarSampMatrix](/ko/reference/functions/aggregate-functions/covarSampMatrix) | N개 변수에 대한 표본 공분산 행렬을 반환합니다. | | [covarSampStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/covarSampStable) | covarSamp와 비슷하지만 더 느리게 동작하는 대신 계산 오차가 더 작습니다. | | [cramersV](/ko/reference/functions/aggregate-functions/cramersV) | `cramersV` 함수의 결과는 0(변수 간 연관성이 없음을 의미)부터 1까지의 범위를 가지며, 각 값이 다른 값에 의해 완전히 결정될 때만 1에 도달할 수 있습니다. 이는 두 변수 간 연관성을 가능한 최대 변동 대비 백분율로 나타낸 것으로 볼 수 있습니다. | | [cramersVBiasCorrected](/ko/reference/functions/aggregate-functions/cramersVBiasCorrected) | Cramer's V를 계산하지만 편향 보정을 사용합니다. | | [deltaSum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/deltaSum) | 연속된 행 사이의 산술 차이를 합산합니다. | | [deltaSumTimestamp](/ko/reference/functions/aggregate-functions/deltaSumTimestamp) | 연속된 행 사이의 차이를 더합니다. 차이가 음수이면 무시합니다. | | [distinctDynamicTypes](/ko/reference/functions/aggregate-functions/distinctDynamicTypes) | Dynamic 컬럼에 저장된 고유한 데이터 타입 목록을 계산합니다. | | [distinctJSONPaths](/ko/reference/functions/aggregate-functions/distinctJSONPaths) | JSON 컬럼에 저장된 고유한 경로 목록을 계산합니다. | | [distinctJSONPathsAndTypes](/ko/reference/functions/aggregate-functions/distinctJSONPathsAndTypes) | JSON에 저장된 고유한 경로와 해당 타입의 목록을 계산합니다. | | [entropy](/ko/reference/functions/aggregate-functions/entropy) | 값 컬럼의 Shannon 엔트로피를 계산합니다. | | [estimateCompressionRatio](/ko/reference/functions/aggregate-functions/estimateCompressionRatio) | 지정된 컬럼을 실제로 압축하지 않고 압축률을 추정합니다. | | [exponentialMovingAverage](/ko/reference/functions/aggregate-functions/exponentialMovingAverage) | 지정된 시간에 대한 값의 지수 이동 평균을 계산합니다. | | [exponentialTimeDecayedAvg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/exponentialTimeDecayedAvg) | 시점 `t`에서 시계열 값의 지수적으로 평활된 가중 이동 평균을 반환합니다. | | [exponentialTimeDecayedCount](/ko/reference/functions/aggregate-functions/exponentialTimeDecayedCount) | 시점 인덱스 `t`에서 시계열의 누적 지수 감쇠값을 반환합니다. | | [exponentialTimeDecayedMax](/ko/reference/functions/aggregate-functions/exponentialTimeDecayedMax) | 시점 인덱스 `t`에서 계산된 지수적으로 평활된 이동 평균과 `t-1`에서의 값 중 최댓값을 반환합니다. | | [exponentialTimeDecayedSum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/exponentialTimeDecayedSum) | 시점 인덱스 `t`에서 시계열의 지수적으로 평활된 이동 평균값 합계를 반환합니다. | | [first\_value](/ko/reference/functions/aggregate-functions/first_value) | `any`의 별칭이지만, 때때로 `NULL` 값을 처리해야 하는 윈도우 함수와의 호환성을 위해 도입되었습니다(기본적으로 모든 ClickHouse 집계 함수는 NULL 값을 무시합니다). | | [flameGraph](/ko/reference/functions/aggregate-functions/flame_graph) | 스택트레이스 목록을 사용해 플레임 그래프를 생성하는 집계 함수입니다. | | [groupArray](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArray) | 인수 값의 배열을 생성합니다. 값은 배열에 임의의(결정되지 않은) 순서로 추가될 수 있습니다. | | [groupArrayArray](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArrayArray) | 배열들을 해당 배열들로 이루어진 더 큰 배열로 집계합니다. | | [groupArrayInsertAt](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArrayInsertAt) | 배열의 지정된 위치에 값을 삽입합니다. | | [groupArrayIntersect](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArrayIntersect) | 지정된 배열들의 교집합을 반환합니다(주어진 모든 배열에 공통으로 존재하는 모든 항목을 반환합니다). | | [groupArrayLast](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArrayLast) | 마지막 인수 값들의 배열을 생성합니다. | | [groupArrayMovingAvg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArrayMovingAvg) | 입력 값의 이동 평균을 계산합니다. | | [groupArrayMovingSum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArrayMovingSum) | 입력 값의 이동 합계를 계산합니다. | | [groupArraySample](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArraySample) | 샘플 인수 값의 배열을 생성합니다. 결과 배열의 크기는 `max_size`개 요소로 제한됩니다. 인수 값은 무작위로 선택되어 배열에 추가됩니다. | | [groupArraySorted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArraySorted) | 오름차순으로 정렬된 처음 N개 항목이 포함된 배열을 반환합니다. | | [groupBitAnd](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitAnd) | 일련의 숫자에 비트 단위 `AND`를 적용합니다. | | [groupBitmap](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitmap) | 부호 없는 정수 컬럼에 대해 비트맵 집계를 수행하고, UInt64 타입의 카디널리티를 반환합니다. 접미사 -State를 추가하면 비트맵 객체를 반환합니다. | | [groupBitmapAnd](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitmapAnd) | 비트맵 컬럼에 대해 AND를 계산하고, UInt64 타입의 카디널리티를 반환합니다. 접미사 -State를 추가하면 비트맵 객체를 반환합니다. | | [groupBitmapOr](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitmapOr) | 비트맵 컬럼에 대해 OR를 계산하고, UInt64 타입의 카디널리티를 반환합니다. 접미사 -State를 추가하면 비트맵 객체를 반환합니다. 이는 `groupBitmapMerge`와 동일합니다. | | [groupBitmapXor](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitmapXor) | 비트맵 컬럼에 대해 XOR를 계산하고 UInt64 타입의 카디널리티를 반환합니다. 접미사 -State와 함께 사용하면 비트맵 객체를 반환합니다. | | [groupBitOr](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitOr) | 일련의 숫자에 비트 단위 `OR`를 적용합니다. | | [groupBitXor](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitXor) | 일련의 숫자에 비트 단위 `XOR`를 적용합니다. | | [groupConcat](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupConcat) | 문자열 그룹에서 연결된 문자열을 계산합니다. 필요에 따라 구분자를 사용할 수 있으며, 최대 요소 수로 제한할 수도 있습니다. | | [groupUniqArray](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupUniqArray) | 서로 다른 인수 값으로 배열을 생성합니다. | | [intervalLengthSum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/intervalLengthSum) | 모든 구간의 합집합 총길이(수치 축상의 선분)를 계산합니다. | | [kolmogorovSmirnovTest](/ko/reference/functions/aggregate-functions/kolmogorovSmirnovTest) | 두 모집단의 샘플에 Kolmogorov-Smirnov 검정을 적용합니다. | | [kurtPop](/ko/reference/functions/aggregate-functions/kurtPop) | 수열의 첨도를 계산합니다. | | [kurtSamp](/ko/reference/functions/aggregate-functions/kurtSamp) | 수열의 표본 첨도를 계산합니다. | | [largestTriangleThreeBuckets](/ko/reference/functions/aggregate-functions/largestTriangleThreeBuckets) | 입력 데이터에 Largest-Triangle-Three-Buckets 알고리즘을 적용합니다. | | [last\_value](/ko/reference/functions/aggregate-functions/last_value) | `anyLast`와 비슷하게 마지막으로 나타난 값을 선택하지만 NULL도 허용할 수 있습니다. | | [mannWhitneyUTest](/ko/reference/functions/aggregate-functions/mannWhitneyUTest) | 두 모집단의 샘플에 Mann-Whitney 순위 검정을 적용합니다. | | [max](/ko/reference/functions/aggregate-functions/max) | 값 그룹 전체에서 최댓값을 계산하는 집계 함수입니다. | | [maxIntersections](/ko/reference/functions/aggregate-functions/maxIntersections) | 인터벌 그룹이 서로 교차하는 최대 횟수를 계산하는 집계 함수입니다(모든 인터벌이 최소 한 번 이상 교차하는 경우). | | [maxIntersectionsPosition](/ko/reference/functions/aggregate-functions/maxIntersectionsPosition) | maxIntersections 함수가 발생하는 위치를 계산하는 집계 함수입니다. | | [maxMap](/ko/reference/functions/aggregate-functions/maxMap) | `key` 배열에 지정된 키에 따라 `value` 배열에서 최댓값을 계산합니다. | | [meanZTest](/ko/reference/functions/aggregate-functions/meanZTest) | 두 모집단의 샘플에 평균 z-검정을 적용합니다. | | [median](/ko/reference/functions/aggregate-functions/median) | `median*` 함수는 해당 `quantile*` 함수의 별칭입니다. 숫자 데이터 샘플의 중앙값을 계산합니다. | | [min](/ko/reference/functions/aggregate-functions/min) | 값 그룹 전체에서 최솟값을 계산하는 집계 함수입니다. | | [minMap](/ko/reference/functions/aggregate-functions/minMap) | `key` 배열에 지정된 키에 따라 `value` 배열에서 최솟값을 계산합니다. | | [quantile](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantile) | 숫자 데이터 수열의 근사 분위수를 계산합니다. | | [quantileBFloat16](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileBFloat16) | bfloat16 숫자로 구성된 샘플의 근사 분위수를 계산합니다. | | [quantileDD](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileddsketch) | 상대 오차가 보장되는 샘플의 근사 분위수를 계산합니다. | | [quantileDeterministic](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileDeterministic) | 숫자 데이터 수열의 근사 분위수를 계산합니다. | | [quantileExact Functions](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExact) | quantileExact, quantileExactLow, quantileExactHigh, quantileExactExclusive, quantileExactInclusive 함수 | | [quantileExactExclusive](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExactExclusive) | 숫자 데이터 수열의 분위수를 정확하게 계산합니다. | | [quantileExactHigh](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExactHigh) | quantileExact와 비슷하게 숫자 데이터 수열의 정확한 분위수를 계산합니다. | | [quantileExactInclusive](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExactInclusive) | 숫자 데이터 수열의 분위수를 정확하게 계산합니다. | | [quantileExactLow](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExactLow) | quantileExact와 비슷하게 숫자 데이터 수열의 정확한 [분위수](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)를 계산합니다. | | [quantileExactWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExactWeighted) | 각 요소의 가중치를 고려하여 숫자 데이터 수열의 분위수를 정확하게 계산합니다. | | [quantileExactWeightedInterpolated](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExactWeightedInterpolated) | 각 요소의 가중치를 고려해 선형 보간으로 숫자 데이터 수열의 분위수를 계산합니다. | | [quantileGK](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileGK) | Greenwald-Khanna 알고리즘을 사용해 숫자 데이터 수열의 분위수를 계산합니다. | | [quantileInterpolatedWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileInterpolatedWeighted) | 각 요소의 가중치를 고려해 선형 보간으로 숫자 데이터 수열의 분위수를 계산합니다. | | [quantilePrometheusHistogram](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantilePrometheusHistogram) | 선형 보간을 사용해 히스토그램의 분위수를 계산합니다. | | [quantiles Functions](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantiles) | quantiles, quantilesExactExclusive, quantilesExactInclusive, quantilesGK | | [quantilesExactExclusive](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantilesExactExclusive) | 숫자 데이터 시퀀스의 분위수를 정확하게 계산합니다. | | [quantilesExactInclusive](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantilesExactInclusive) | 숫자 데이터 시퀀스의 분위수를 정확하게 계산합니다. | | [quantilesGK](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantilesGK) | quantilesGK는 quantileGK와 비슷하게 동작하지만, 서로 다른 수준의 분위수를 동시에 계산할 수 있으며 배열을 반환합니다. | | [quantilesTimingWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantilesTimingWeighted) | 지정된 정밀도로 각 시퀀스 구성원의 가중치에 따라 숫자 데이터 시퀀스의 분위수를 계산합니다. | | [quantileTDigest](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileTDigest) | t-digest 알고리즘을 사용해 숫자 데이터 시퀀스의 근사 분위수를 계산합니다. | | [quantileTDigestWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileTDigestWeighted) | t-digest 알고리즘을 사용해 숫자 데이터 시퀀스의 근사 분위수를 계산합니다. | | [quantileTiming](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileTiming) | 지정된 정밀도로 숫자 데이터 시퀀스의 분위수를 계산합니다. | | [quantileTimingWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileTimingWeighted) | 지정된 정밀도로 각 시퀀스 구성원의 가중치에 따라 숫자 데이터 시퀀스의 분위수를 계산합니다. | | [rankCorr](/ko/reference/functions/aggregate-functions/rankCorr) | 순위 상관 계수를 계산합니다. | | [simpleLinearRegression](/ko/reference/functions/aggregate-functions/simpleLinearRegression) | 단순(1차원) 선형 회귀를 수행합니다. | | [singleValueOrNull](/ko/reference/functions/aggregate-functions/singleValueOrNull) | 집계 함수 `singleValueOrNull`은 `x = ALL (SELECT ...)`와 같은 서브쿼리 연산자를 구현하는 데 사용됩니다. 데이터에 고유한 non-NULL 값이 하나만 있는지 확인합니다. | | [skewPop](/ko/reference/functions/aggregate-functions/skewPop) | 시퀀스의 왜도를 계산합니다. | | [skewSamp](/ko/reference/functions/aggregate-functions/skewSamp) | 시퀀스의 표본 왜도를 계산합니다. | | [sparkbar](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sparkbar) | 이 함수는 구간 `[min_x, max_x]`에서 값 `x`와 해당 값의 반복 빈도 `y`에 대한 빈도 히스토그램을 그립니다. | | [stddevPop](/ko/reference/functions/aggregate-functions/stddevPop) | 결과는 varPop의 제곱근과 같습니다. | | [stddevPopStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/stddevPopStable) | 결과는 varPop의 제곱근과 같습니다. stddevPop과 달리 이 함수는 수치적으로 안정적인 알고리즘을 사용합니다. | | [stddevSamp](/ko/reference/functions/aggregate-functions/stddevSamp) | 결과는 varSamp의 제곱근과 같습니다. | | [stddevSampStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/stddevSampStable) | 결과는 varSamp의 제곱근과 같습니다. stddevSamp와 달리 이 함수는 수치적으로 안정적인 알고리즘을 사용합니다. | | [stochasticLinearRegression](/ko/reference/functions/aggregate-functions/stochasticLinearRegression) | 이 함수는 확률적 선형 회귀를 구현합니다. 학습률, L2 정규화 계수, 미니배치 크기에 대한 사용자 지정 매개변수를 지원하며, 가중치 업데이트를 위한 몇 가지 메서드(Adam, 단순 SGD, Momentum, Nesterov)를 제공합니다. | | [stochasticLogisticRegression](/ko/reference/functions/aggregate-functions/stochasticLogisticRegression) | 이 함수는 확률적 로지스틱 회귀를 구현합니다. 이진 분류 문제에 사용할 수 있으며, stochasticLinearRegression과 동일한 사용자 지정 매개변수를 지원하고 같은 방식으로 동작합니다. | | [studentTTest](/ko/reference/functions/aggregate-functions/studentTTest) | 두 모집단의 표본에 Student t-test를 적용합니다. | | [studentTTestOneSample](/ko/reference/functions/aggregate-functions/studentTTestOneSample) | 단일 표본과 알려진 모집단 평균에 one-sample Student t-test를 적용합니다. | | [sum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sum) | 합계를 계산합니다. 숫자에서만 동작합니다. | | [sumCount](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sumCount) | 숫자의 합계를 계산하는 동시에 행 수를 셉니다. 이 함수는 ClickHouse 쿼리 최적화기에서 사용됩니다. 쿼리에 여러 `sum`, `count` 또는 `avg` 함수가 있으면 계산을 재사용하기 위해 이를 단일 `sumCount` 함수로 대체할 수 있습니다. 이 함수를 명시적으로 사용할 일은 거의 없습니다. | | [sumKahan](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sumKahan) | Kahan 보정 합산 알고리즘을 사용해 숫자의 합계를 계산합니다. | | [sumMap](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sumMap) | `key` 배열에 지정된 키에 따라 하나 이상의 `value` 배열을 합산합니다. 배열로 이루어진 Tuple을 반환하며, 정렬된 순서의 키와 해당 키에 대해 오버플로우 없이 합산된 값이 뒤따릅니다. | | [sumMapWithOverflow](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sumMapWithOverflow) | `key` 배열에 지정된 키에 따라 `value` 배열을 합산합니다. 두 개의 배열로 이루어진 Tuple을 반환하며, 정렬된 순서의 키와 해당 키에 대해 합산된 값으로 구성됩니다. sumMap 함수와 다른 점은 오버플로우를 허용해 합산한다는 것입니다. | | [sumWithOverflow](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sumWithOverflow) | 입력 매개변수와 동일한 데이터 타입을 결과에 사용해 숫자의 합계를 계산합니다. 합계가 이 데이터 타입의 최댓값을 초과하면 오버플로우를 허용해 계산합니다. | | [theilsU](/ko/reference/functions/aggregate-functions/theilsU) | `theilsU` 함수는 테이블의 두 컬럼 간 연관성을 측정하는 값인 Theils' U 불확실성 계수를 계산합니다. | | [timeSeriesChangesToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesChangesToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터의 시간 경과에 따른 PromQL 유사 changes를 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesDeltaToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesDeltaToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 delta를 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesDerivToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesDerivToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 derivative를 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesGroupArray](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesGroupArray) | timestamp 기준으로 시계열을 오름차순 정렬합니다. | | [timeSeriesInstantDeltaToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesInstantDeltaToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 idelta를 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesInstantRateToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesInstantRateToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 irate를 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesLastTwoSamples](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesLastTwoSamples) | PromQL과 유사한 irate 및 idelta 계산을 위해 시계열 데이터를 리샘플링하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesPredictLinearToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesPredictLinearToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 선형 예측을 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesRateToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesRateToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 rate를 계산하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesResampleToGridWithStaleness](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesResampleToGridWithStaleness) | 시계열 데이터를 지정된 그리드로 리샘플링하는 집계 함수입니다. | | [timeSeriesResetsToGrid](/ko/reference/functions/aggregate-functions/timeSeriesResetsToGrid) | 지정된 그리드에서 시계열 데이터에 대해 PromQL과 유사한 resets를 계산하는 집계 함수입니다. | | [topK](/ko/reference/functions/aggregate-functions/topK) | 지정된 컬럼에서 대략적으로 가장 자주 나타나는 값들의 배열을 반환합니다. 결과 배열은 값 자체가 아니라 값의 대략적인 빈도를 기준으로 내림차순 정렬됩니다. | | [topKWeighted](/ko/reference/functions/aggregate-functions/topKWeighted) | 지정된 컬럼에서 대략적으로 가장 자주 나타나는 값들의 배열을 반환합니다. 결과 배열은 값 자체가 아니라 값의 대략적인 빈도를 기준으로 내림차순 정렬됩니다. 또한 값의 가중치도 반영됩니다. | | [uniq](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniq) | 인수의 서로 다른 값 개수를 근사적으로 계산합니다. | | [uniqCombined](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqCombined) | 인수의 서로 다른 값 개수를 근사적으로 계산합니다. | | [uniqCombined64](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqCombined64) | 인수의 서로 다른 값 개수를 근사적으로 계산합니다. uniqCombined와 동일하지만, String 데이터 타입에만 적용하는 대신 모든 데이터 타입에 64비트 hash를 사용합니다. | | [uniqExact](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqExact) | 인수의 서로 다른 값 개수를 정확하게 계산합니다. | | [uniqHLL12](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqHLL12) | HyperLogLog 알고리즘을 사용해 인수의 서로 다른 값 개수를 근사적으로 계산합니다. | | [uniqTheta](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqthetasketch) | Theta Sketch Framework를 사용해 인수의 서로 다른 값 개수를 근사적으로 계산합니다. | | [varPop](/ko/reference/functions/aggregate-functions/varPop) | 모집단 분산을 계산합니다. | | [varPopStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/varPopStable) | 모집단 분산을 반환합니다. varPop와 달리 이 함수는 수치적으로 안정적인 알고리즘을 사용합니다. 더 느리지만 계산 오차는 더 작습니다. | | [varSamp](/ko/reference/functions/aggregate-functions/varSamp) | 데이터 집합의 표본 분산을 계산합니다. | | [varSampStable](/ko/reference/functions/aggregate-functions/varSampStable) | 데이터 집합의 표본 분산을 계산합니다. `varSamp`와 달리 이 함수는 수치적으로 안정적인 알고리즘을 사용합니다. 더 느리지만 계산 오차는 더 작습니다. | | [welchTTest](/ko/reference/functions/aggregate-functions/welchTTest) | 두 모집단에서 추출한 표본에 Welch's t-test를 적용합니다. |